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Enregistrement W4237413788 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-705

Mechanisms and predictability of Sudden Stratospheric Warming in winter 2018

2020· preprint· en· W4237413788 sur OpenAlexaboutno aff
Alexey Yu. Karpechko, Heikki Järvinen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictabilityClimatologyAmplitudeTeleconnectionEnvironmental scienceTroposphereAtmospheric sciencesEnsemble averagePhysicsGeologyEl Niño Southern Oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigate the Sudden Stratospheric Warming that took place on 12 February 2018 (SSW2018), its predictability and teleconnection with the Madden-Julian Oscillation (MJO) by analysing ECMWF ensemble forecast initialised on 1 February 2018. Several days prior to that date MJO was in Phase 6 and had a strong amplitude potentially contributing to triggering the SSW. Two wave trains can be identified in the upper troposphere over the northern Atlantic and Pacific regions. Starting from the 3 February, the amplitude of planetary wave with wavenumber 2 (PW2) started to increase and reached record high values, while the PW1 amplitude decreased. In order to better understand the sources of uncertainties, we divided the forecast ensemble members into two groups. The first group predicted the SSW onset in time while the second group of ensemble members did not capture the wind reversal at 60°N 10 hPa. The results obtained with the ensemble forecast data were compared with the ECMWF’s reanalysis ERA-Interim (ERA-I). The analysis of the two groups of ensemble forecasts shows that in the first group of forecasts PW2 prevailed with ridges over the Ural and Alaska and troughs over the west Siberia and Canada, as observed. Instead, PW1 is seen in the second group of ensemble members with a broad ridge over Eurasia. Calculations of wave activity fluxes show that there is less zonal wave energy propagation in the second group compared to the first group and ERA-I over Eurasia, which can be associated with the errors in the forecasted location of the Ural high. There is also wave energy propagation towards an area of high pressure over Alaska, as seen in ERA-I. Here, wave energy propagation is similarly underestimated by both groups. Overall, the structure of the geopotential anomalies averaged for 5-7 February for the first group and ERA-I is more consistent with the climatological response from MJO phase 6 taken with lag 5-9 days than that in the second group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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